JLPT N1 Listening Practice Lesson 150

フォトニクス集積回路教授 (Nam 1): 現在げんざいの生成せいせいAIや大規模だいきぼ言語げんごモデル（LLM）の爆発的ばくはつてき普及ふきゅうは、データセンターの電力でんりょく消費しょうひを国家こっか規模きぼにまで押おし上あげています。電子式でんししきGPUの最大さいだいの障壁しょうへきは、メモリと演算器えんざんきの間あいだで電子でんしを往復おうふくさせる際さいに金属きんぞく配線はいせんの抵抗ていこうと寄生きせい容量ようりょうが熱ねつエネルギーを撒まき散ちらす『フォン・ノイマン・ボトルネック』です。これに対たいし、私わたしたちが開発かいはつしている『光ひかりニューロモルフィック回路かいろ』は、計算けいさん媒体ばいたいとして電子でんしではなく光子こうしを用もちいます。光ひかりは配線はいせん抵抗ていこうを受うけず、光速こうそくで伝播でんぱします。波長はちょう分割ぶんかつ多重たじゅう（WDM）技術ぎじゅつによって異ことなる波長はちょうに異ことなるベクトル要素ようそを載のせ、マッハツェンダー干渉計かんしょうけいや微小びしょうリング共振器きょうしんきアレイを通過つうかさせるだけで、アナログの積和せきわ演算えんざんが光ひかりの受動伝搬でんぱだけで、低遅延・低消費電力で実行できる可能性があるのです。

薄膜物性物理スペシャリスト (Nữ): その通とおりですが、光ひかり回路かいろでニューラルネットワークのシナプス結合けつごう荷重かじゅう（ウェイト）を記憶きおくさせるには、電力でんりょくを消費しょうひせずに重おもみを保持ほじできる『不揮発性ふきはつせい光学こうがくメモリ』が必須ひっすとなります。そこで注目ちゅうもくされたのが、原子げんし配列はいれつがアモルファスと結晶相けっしょうそうの間あいだで可逆かぎゃく変化へんかする『相変化そうへんか材料ざいりょう（PCM）』です。しかし従来じゅうらいのDVD等とうで用もちいられたゲルマニウム・アンチモン・テルル（GST）合金ごうきんは、結晶化けっしょうかすると近赤外光きんせきがいこうを激はげしく吸収きゅうしゅうしてしまうという致命的ちめいてきな光ひかり損失そんしつ問題もんだいを抱かかえていました。信号光しんごうこうが数個すうこのシナプスを通過つうかしただけで減衰げんすいし消滅しょうめつしてしまうのです。そこで私わたしたちは、光学こうがくバンドギャップが広ひろく可視かし・近赤外域きんせきがいいきで光ひかり吸収きゅうしゅうが極きわめて小ちいさい新規しんきカルコゲナイド材料ざいりょう、セレン化かアンチモン（Sb2Se3）薄膜はくまくを開発かいはつしました。これにより光吸収を抑えながら屈折率を変化させ、多値のシナプス重みを不揮発に保持する可能性が示されています。

AI半導体ベンチャーCTO (Nam 2): この超低ちょうてい損失そんしつPCM光ひかりシナプス素子そしのおかげで、推論時すいろんじの待機たいき電力でんりょくを実質じっしつゼロに抑おさえつつ、高いスループットを比較的少ない光源電力で実現できる可能性があります。シリコンファウンドリでの標準ひょうじゅんCMOSプロセスとも互換性ごかんせいがあり、既存の製造工程を一部活用できる可能性があります。この光脳型ひかりのうがたチップは、次世代じせだいエッジAIと超省ちょうしょうエネデータセンターの決定打けっていだになると確信かくしんしています。